请为上述代码生成详细注释

当执行 `d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize` 这行代码时，它的作用是设置绘图的尺寸。

`d2l.plt.rcParams` 是一个字典对象，用于存储绘图时的配置参数。`'figure.figsize'` 是其中一个参数，它表示绘图的尺寸大小。

通过将 `figsize` 赋值给 `d2l.plt.rcParams['figure.figsize']`，我们可以修改绘图的默认尺寸。`figsize` 是一个元组，用于指定宽度和高度的数值，例如 `(10, 6)` 表示宽度为 10 英寸，高度为 6 英寸。

通过设置绘图的尺寸，我们可以调整绘图的大小以适应我们的需求，并确保图像在显示时具有合适的比例和清晰度。

相关问题

为上述代码提供详细注释

当然，以下是为上述代码提供的详细注：

1. 生成`gpu.yml`文件：
python
import yaml

# 创建一个字典，含要写入文件的数据
data {
"targets": "192.168..1:9400",
192.168.1.:9400"
}

# 打开文件，以入模式写入数据with open('gpu.yml', '') as file:
#yaml库将数据写文件
yaml.dump(data, file)

这段代码将创建一个字典，其中包含要写入`gpu.yml`文件的数据。然后使用`()`函数打开文件，并以写入模式(`'w'`)打开文件。最后，使用`yaml.dump()`函数将数据写入文件中。

2. 生成`node.yml`文件：

import yaml

# 创建一个字典，包含要写入文件的数据
data = {
"targets": [
"192.168.1.1:9100",
"192.168.1.1:9100"
]
}

# 打开文件，以写入模式写入数据
with open('node.yml', 'w') as file:
# 使用yaml库将数据写入文件
yaml.dump(data, file)

这段代码与前一个代码块非常相似，只是将数据替换为要写入`node.yml`文件的数据，并且打开的文件名变为`node.yml`。

3. 生成`container.yml`文件：

import yaml

# 创建一个字典，包含要写入文件的数据
data = {
"targets": [
"192.168.1.1:9300",
"192.168.1.1:9300"
]
}

# 打开文件，以写入模式写入数据
with open('container.yml', 'w') as file:
# 使用yaml库将数据写入文件
yaml.dump(data, file)

这段代码与前两个代码块非常相似，只是将数据替换为要写入`container.yml`文件的数据，并且打开的文件名变为`container.yml`。

以上是为每个生成文件的代码提供的详细注释。希望能对你有所帮助！

将上述代码添加详细注释

好的，下面是添加详细注释后的代码：

import jieba
import numpy as np
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取《红楼梦》文本文件
with open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 使用 jieba 库进行分词
words = jieba.cut(text)

# 先生成人物统计
characters = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:
        if word in characters:
            characters[word] += 1
        else:
            characters[word] = 1

# 对人物统计进行排序
characters = sorted(characters.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 取学号最后一位数+5个人物
selected_characters = [character[0] for character in characters[1:int(student_id[-1])+6]]

# 读取轨迹图形文件
mask = np.array(Image.open('shape.png'))

# 生成词云
wc = WordCloud(background_color='white', mask=mask, font_path='simhei.ttf')
# 生成词云所需的词语和词频
wc.generate_from_frequencies(dict(filter(lambda x: x[0] in selected_characters, characters)))
# 显示词云
plt.imshow(wc)
# 隐藏坐标轴
plt.axis('off')
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用 `open()` 函数读取了《红楼梦》的文本文件，使用 `with` 语句可以在文件使用完后自动关闭文件。然后，我们使用 `jieba` 库进行了分词，将文本内容分割成单个词语。

接着，我们使用一个字典 `characters` 统计每个词语出现的次数，并将其进行排序，使用 `sorted()` 函数。然后，我们根据学号最后一位数+5个人物，选取出现次数最多的几个人物，使用列表推导式实现。

接下来，我们使用 `PIL` 库读取了自动轨迹图形文件，使用 `np.array()` 将其转换为数组，方便后续使用。然后，我们使用 `WordCloud` 类创建了一个词云对象 `wc`，并使用 `mask` 参数指定了轨迹图形的形状，使用 `background_color` 参数指定了词云的背景颜色，使用 `font_path` 参数指定了字体文件的路径。

最后，我们使用 `generate_from_frequencies()` 方法生成了词云所需的词语和词频，使用 `imshow()` 方法显示词云，使用 `axis()` 方法隐藏坐标轴，使用 `show()` 方法展示词云效果。

将《红楼梦》的文本文件命名为 `hongloumeng.txt`，将自动轨迹图形的文件命名为 `shape.png`，并将 `simhei.ttf` 字体文件放在代码所在的目录下，即可运行以上代码生成您需求的《红楼梦》词云效果。